O futuro está presente e a Inteligência Artificial (IA) é a prova de que máquinas e pessoas dividem, cada vez mais, espaço e produtividade, gerando serviços e produtos inovadores.
Seja nas empresas, seja em casa, das atividades mais rotineiras até as mais específicas e elaboradoras, a Inteligência Artificial e os recursos tecnológicos se integram ao contexto, ao ambiente, às habilidades, desejos e recursos humanos para viabilizar o desenvolvimento de soluções mais assertivas, ágeis e sustentáveis.
Dessa forma, neste universo trazido pela Revolução 4.0, com suas possibilidades de atuação, automação e inovação, em praticamente todas as áreas, encontramos conceitos, ferramentas e aplicações que, lado a lado, impulsionam as iniciativas práticas e a transformação digital.
Entre eles, temos o próprio conceito de IA, além de Machine Learning e Indústria 4.O. Para entender o que é cada um e como eles se relacionam, preparamos este artigo.
Acompanhe a leitura e experimente o futuro agora.
Para começar, vamos tratar da relação entre IA e Machine Learning, duas práticas e conceitos que se integram dentro do contexto da Revolução 4.0. Podemos compreender a IA como a tecnologia que oferece as condições necessárias para uma máquina tomar decisões autônomas durante o processo produtivo.
Desse modo, a Inteligência Artificial tem por objetivo entender como funciona a inteligência humana e, a partir dessa compreensão, desenvolver programas de computador, softwares e aplicativos capazes de simular ou completar esse aspecto da espécie humana.
É por meio da capacidade de análise dos dados e da velocidade na tomada de decisões, baseada em um volume crescente de informações, que a IA oferece às empresas e indústrias soluções mais ágeis, precisas, de confiança e personalizada dos seus negócios.
Passemos agora para o conceito de Machine Learning, que deriva da IA, e trata-se de uma aplicação que possibilita o entendimento e o avanço dos sistemas com base na experiência e não claramente programados.
Segundo a definição da Universidade de Stanford, Machine Learning é “a ciência de fazer com que os computadores atuem sem serem programados explicitamente”.
Ou seja, ocorrendo em paralelo à Inteligência Artificial, o Machine Learning é capaz de permitir que um sistema aprenda de forma rápida e autônoma a reconhecer padrões e a fazer previsões, a partir dos dados alimentados e com base no mínimo de programação.
Então, podemos compreender o Machine Learning como a capacidade de computadores e dispositivos inteligentes de aprenderem com o cenário no qual estão inseridos por meio da coleta de dados. São sensores e outros dispositivos sensíveis ao mundo ao redor que, a partir desse contato, analisam, interpretam e realizam tarefas.
Assim, de modo geral, a relação entre IA e Machine Learning está no fato desta última ser uma das áreas específicas dentro do campo de Inteligência Artificial.
Em suma, a IA busca criar sistemas que possam estar cada vez mais próximos da capacidade humana de inteligência e uma das formas de se atingir esse objetivo está no desenvolvimento de algoritmos capazes de analisar e aprender com o ambiente ao seu redor.
Nesse caso, encontramos, como aliadas para esse desenvolvimento, as ferramentas de Machine Learning.
Mas como a Inteligência Artificial e o Machine Learning podem ser aplicados à Indústria 4.0 de forma prática? Quais as vantagens de fazer parte da transformação digital? Responderemos a estas questões a seguir. Continue com a gente.
No entanto, antes de falarmos sobre as aplicações práticas da IA e do Machine Learning, vamos a um breve contexto do cenário de inovação.
Segundo a pesquisa “O Impacto da Tecnologia em 2022 e Além: um estudo Global do IEEE”, do Instituto dos Engenheiros Elétricos e Eletrônicos, que ouviu a opinião de 350 diretores de tecnologia, diretores de informação e diretores TI do Brasil, Estados Unidos, Reino Unido, China e Índia, a IA, aprendizado de máquina, computação na nuvem e 5G serão as tendências tecnológicas mais significativas neste ano.
Ainda de acordo com o estudo, tanto a IA quanto o aprendizado de máquina – Machine Learning – foram apontados como os principais destaques tecnológicos por um em cada cinco especialistas (21%).
Do total de pessoas ouvidas, 95% delas concordam que a Inteligência Artificial será a responsável pela maior parte da inovação em quase todos os setores da indústria nos próximos cinco anos.
Seguindo essa tendência, o relatório “Indústria de Software e Serviços de TIC no Brasil: caracterização e trajetória recente”, elaborado por pesquisadores do Observatório Softex, e divulgado em julho deste ano pelo Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI) apontou que, em 2021, a Indústria de Software e Serviços de Tecnologia da Informação e Comunicação (ISSTIC) cresceu 6,5% em relação ao ano anterior.
Para chegar a esse dado, foi considerada a produção brasileira, estimada em US$ 53,3 bilhões (R$ 275,43 bilhões), valor que responde por 82,8% do total dos serviços produzidos pelo setor de TIC (Tecnologia da Informação e Comunicação).
Diante das perspectivas de avanço e expansão, com efeito, temos também o aumento da demanda por profissionais nas áreas de software, serviços de TIC e TI In-House no Brasil que, até 2025, deve chegar a 797 mil vagas, segundo pesquisa divulgada em dezembro de 2021 pela Brasscom (Associação das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação e de Tecnologias Digitais).
Agora, vamos aos resultados e os benefícios das soluções tecnológicas citadas acima. Vinculada à Indústria 4.0, o Machine Learning, em paralelo com a IA, quando aplicado no contexto comercial e industrial, pode gerar:
Um dos principais benefícios da inclusão das ferramentas de automação, como o Machine Learning, em uma empresa, é a capacidade de maximizar a eficiência produtiva dos negócios e manter o crescimento constante dos negócios que têm esse desejo.
O aumento na eficiência acontece pois as tarefas repetitivas ou exclusivamente manuais são automatizadas e, em razão da inteligência operacional das ferramentas da Revolução 4.0, a padronização torna-se uma realidade, contribuindo para resultados mais eficientes.
Por conta da capacidade de relacionar informações e interpretá-las de acordo com o contexto de atividade em questão, as soluções inteligentes conseguem identificar com mais facilidade as novas oportunidades.
Assim, por meio da resolução de gargalos e da eficiência, temos mais encorajamento e condições favoráveis para que novas estratégias e oportunidades sejam exploradas.
A tecnologia de coleta, análise e interpretação de dados dos algoritmos possibilita a previsibilidade de cenários, inclusive aqueles nos quais há gargalos e empecilhos produtivos que demandam uma atenção na tomada de decisões da gestão.
Com isso, a tomada de decisão, embasada nos dados, se torna mais eficiente e assertiva. Outro ponto é que ela pode ser definida e antecipada, deixando para o gestor a decisão apenas sobre qual o melhor momento e a melhor forma de aplicá-la.
Por fim, como um dos grandes benefícios na utilização dos recursos de IA e Machine Learning encontramos os resultados que o investimento em tecnologia proporciona.
Diante da padronização de processos, da previsibilidade de tendências e da rápida identificação de gargalos produtivos, há mais margem para manobras e a cadeia produtiva se torna mais próspera. Essa dinâmica no fluxo aumenta, consequentemente, as chances de melhorias de resultados e de lucratividade.
Para finalizar este artigo, vamos compartilhar um exemplo da Inteligência Artificial na prática, presente no dia a dia das pessoas, e aplicada aos cuidados com a pele. Veja só:
A Natura lançou, em julho deste ano, um aplicativo com a capacidade de analisar a pele da pessoa por meio da Inteligência Artificial e da realidade aumentada. Já a Vichy, uma marca da empresa L’Oréal, possui o app SkinConsultAI, que pretende elaborar um diagnóstico do estado da pele através do smartphone.
Um outro exemplo é da startup estrangeira, Piction Health, que mantém um aplicativo no qual lança mão da IA não só para identificar e gerenciar as condições de pele, como também para diagnosticar possíveis indícios de câncer a partir das imagens.
Desse modo, podemos ter os fundamentos de IA e as ferramentas de Machine Learning na palma da mão.
Para formar profissionais capacitados e desenvolver as habilidades no uso das tecnologias da transformação digital, a Fundação Vanzolini oferece o curso “Inteligência Artificial e Machine Learning: Conceitos e aplicações práticas”, no qual você terá a oportunidade de:
Voltado para profissionais direta ou indiretamente responsáveis pela resolução de problemas complexos relacionados à gestão de operações, incluindo aqueles de compras, produção, logística e serviços ao cliente, o curso da Fundação Vanzolini abre portas e possibilidades dentro da gestão de operações, oferecendo conhecimento acerca das ferramentas inteligentes.
Invista na formação e tenha os recursos da Inteligência Artificial e do Machine Learning para resolver problemas complexos, identificar oportunidades e antecipar riscos relacionados às diferentes partes do negócio.
Esperamos que as informações sobre IA e Machine Learning compartilhadas aqui tenham colaborado para sua jornada dentro da Revolução 4.0 e da carreira de dados. Para saber mais, acesse o site.
Até mais!
Fontes:
Notícias R7
Governo Federal
Terra
